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    北望你的安
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            <div class ="post_page_title_img" style="height: 25rem;background-image: url(/img/13.jpg);background-position: center; background-repeat:no-repeat; background-size:cover;-moz-background-size:cover;overflow:hidden;" >
                <a href="#" style="padding: 4rem 4rem 2rem 4rem ;"><h2 >强化学习纲要（四） [TODO]</h2></a>
            </div>
            <!-- Post -->
            <div class="typo" style="padding: 3rem;">
                <blockquote>
<p>视频链接（lecture3：Model-free Prediction and Control）：<br><a href="https://www.bilibili.com/video/BV11V411f7bi" target="_blank" rel="noopener">https://www.bilibili.com/video/BV11V411f7bi</a><br><a href="https://www.bilibili.com/video/BV1w54y1d7se" target="_blank" rel="noopener">https://www.bilibili.com/video/BV1w54y1d7se</a></p>
</blockquote>
<h1 id="1-价值函数近似介绍"><a href="#1-价值函数近似介绍" class="headerlink" title="1.价值函数近似介绍"></a>1.价值函数近似介绍</h1><p>此前所提到的都是比较小型的强化学习问题，他们的状态不过几十几百最多上千，而我们在真实世界当中会遇到很多大规模的问题，这些问题的状态空间非常大，例如国际象棋的状态空间是10的47次方，围棋则是10的170次方。<br>之前举得例子基本上都有用一个lookup table来表示出来。但在大规模问题行，并不能这么做。  </p>
<p>所以我们要用近似的方法去估计价值函数<br><img src="/images/RL/57.jpg" alt="近似函数"><br>用一个带参的函数去拟合（近似）价值函数、q函数、决策函数。<br>在训练的过程当中见到的状态都是有限的，希望使用的近似函数可以去把中间我们没有见到的状态通过插值的办法估计出来，这样就不用把所有状态都得到一个观测。参数w可以通过MC或TD learning来近似估计。  </p>
<p>对于函数，我们有多种设计方式：<br><img src="/images/RL/58.jpg" alt="近似函数的设计">   </p>
<p>函数估计也可以有多种表征形式：<br>例如特征的线性结合、神经网络、决策树、NN，我们主要focu前两个，因为前两个可以微分。</p>
<h1 id="2-价值函数近似预测"><a href="#2-价值函数近似预测" class="headerlink" title="2.价值函数近似预测"></a>2.价值函数近似预测</h1><p>如何在给定一个策略函数上去估计价值</p>
<h1 id="3-价值函数近似控制"><a href="#3-价值函数近似控制" class="headerlink" title="3.价值函数近似控制"></a>3.价值函数近似控制</h1><h1 id="4-Deep-Q-networks"><a href="#4-Deep-Q-networks" class="headerlink" title="4.Deep Q networks"></a>4.Deep Q networks</h1>
            </div>

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